医学结构化数据挖掘
计算机在智能医疗健康数据挖掘考核试卷
四、判断题（本题共10小题，每题1分，共10分，正确的请在答题括号中画√，错误的画×）
1.在医疗数据挖掘中，数据预处理是整个数据挖掘过程中的一个可选步骤。（）
2.机器学习在医疗健康数据挖掘中的应用主要包括疾病诊断、药物发现和患者管理等。（）
1.以下哪些是智能医疗健康数据挖掘的主要应用领域？（）
A.疾病预测
B.药物发现
C.健康管理
D.疾病流行病学
2.在智能医疗数据挖掘中，以下哪些属于结构化数据？（）
A.电子病历
B.医疗影像
C.实验室检测结果
D.问卷调查
3.以下哪些数据挖掘技术可以用于智能医疗健康分析？（）
A.关联规则挖掘
B.聚类分析
C.自然语言处理
3.在医疗数据挖掘中，可以使用过采样或欠采样来处理数据集中的类别不平衡问题。（）
4.特征选择在医疗数据挖掘中不重要，因为大多数算法都可以处理高维数据。（）
5.在智能医疗健康数据挖掘中，所有的数据都可以直接用于模型训练，无需进行清洗或预处理。（）
6.深度学习在医疗图像识别中取得了与人类专家相当甚至更好的性能。（）
A.数据清洗
B.数据转换
C.特征选择
D.模型构建
14.以下哪种方法常用于处理医疗数据中的不平衡问题？（）
A.过采样
B.欠采样
C.数据标准化
D.特征提取
15.在智能医疗健康数据挖掘中，以下哪种模型通常用于预测患者疾病风险？（）
A.回归模型
B.聚类模型
C.关联规则模型
D.时间序列模型
16.以下哪个不是医疗健康数据挖掘中的隐私问题？（）
7.数据挖掘只能用于发现数据中的模式，不能用于预测未来的趋势。（）
智慧医疗中的医疗知识图谱构建技术研究
智慧医疗中的医疗知识图谱构建技术研究在智慧医疗的时代，医疗领域的知识图谱构建技术成为医疗大数据分析和决策的核心支撑技术。
医疗知识图谱可以提供完整、准确、可信的医疗信息，为医疗科学研究和医学教育提供便利，同时也可以帮助病人准确理解自己的病情，寻找最合适的治疗方案。
一、医疗知识图谱概念和应用医疗知识图谱是将医疗领域的知识组织成一张结构化的图谱，其中包含了医学实体、医疗知识、医学概念等丰富信息，并通过图谱可视化展示。
医疗知识图谱是智慧医疗的核心技术之一，它可以帮助医护人员更快、更准确地获取医疗知识，为临床决策提供支持，也可以为医药研究提供数据支撑。
医疗知识图谱的应用场景主要包括以下几个方面：1.病历自动标注：将病历记录转换为结构化数据，便于数据挖掘和应用。
2.知识检索：通过医疗知识图谱的可视化，让医护人员更快找到需要的关键信息。
3.医学教育：将医学知识组织成知识点，为医学教育提供协助。
4.疾病分类和诊断：通过提取症状、检查结果等信息，进行疾病的自动分类和诊断。
二、医疗知识图谱构建步骤医疗知识图谱的构建包括以下三个主要步骤：数据预处理、知识抽取和知识融合。
1.数据预处理：医疗领域的数据通常为非结构化数据，需要进行数据清洗和预处理，包括文本去重、自然语言处理和实体识别等。
2.知识抽取：在数据预处理完成后，需要通过文本挖掘技术进一步提取出医学实体、医学知识和概念等信息，即知识抽取。
3.知识融合：将抽取的知识融合到医疗知识图谱中，生成结构化的知识图谱，并通过图谱可视化展示。
三、医疗知识图谱构建技术研究进展随着人工智能技术的发展，医疗知识图谱构建技术也在不断进步。
目前，重点关注的是如何实现更加精准和高效的知识抽取和融合。
1.深度学习技术：深度学习技术在医疗知识图谱构建中有着广泛的应用，其中最常用的技术是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），可以实现对医学实体、医学概念的自动提取和抽取。
2.本体学习技术：本体学习技术是一种基于形式化知识表示的技术，能够对非结构化的医学信息进行层次化表示，从而实现对知识的分类、推理和查询。
数据挖掘方法及其应用研究
数据挖掘方法及其应用研究数据挖掘是一种从大量数据中自动发掘出有用信息的技术，对于信息化时代的企业而言，数据挖掘技术的应用已经成为了提高业务水平和核心竞争力的必备手段。
本文将从数据挖掘的方法、应用以及研究方面进行探讨。
一、数据挖掘的方法数据挖掘的方法主要是基于数据分析和机器学习的，其中数据分析主要包括关联规则和分类预测等。
首先，关联规则挖掘是指在数据集中发掘出事物之间的关联性，比如“如果顾客购买了巧克力，那么他们很有可能也会购买口香糖”，而分类预测则是对数据进行分类，比如“根据用户的浏览记录，预测他们最可能会购买哪些商品”。
而机器学习是数据挖掘的核心技术，它是一种通过数据自我修正以提高性能的方法。
常见的机器学习方法包括决策树、神经网络以及聚类等。
决策树是一种用于分类和预测的树形结构，它将数据以节点的形式进行分类，直到数据达到叶节点，从而做出相应的决策；神经网络则是通过构建一种类比于人类大脑的模型来识别模式，进行分类或预测；而聚类则是在数据集中查找相似之处并将数据分组的方法。
二、数据挖掘的应用数据挖掘技术在各行各业的应用越来越广泛，比如在金融行业中常用于信用评估、欺诈检测以及风险管理等方面。
在零售业中，数据挖掘技术可以用于用户行为分析及商品推荐，以此提高销售额和用户忠诚度。
而在医疗领域，数据挖掘技术则可以用来提高早期预警、疾病诊断和药物研发等方面的能力。
此外，数据挖掘技术在交通、安全、舆情监测及人工智能等领域也发挥着越来越重要的作用。
三、数据挖掘的研究在数据挖掘的研究方面，目前有诸多的挑战。
首先，各类数据源的结构化程度参差不齐，挖掘数据的质量和有效性面临着较大的挑战。
其次，代表性和可扩展性是数据挖掘领域中的两大难点，它们影响着数据挖掘结果的可靠性和准确性。
另外，数据挖掘算法的集成和融合也是研究方向之一，通过多种算法的组合和协同来解决特定问题，进一步提高数据挖掘的效率和准确性。
最后，隐私保护和信息安全问题也是需要重点关注的研究方向，保障数据隐私的同时，也使得挖掘结果更加可靠。
医学信息系统中的数据聚类方法研究
03
数据处理复杂
04
医学信息系统中的数据处理涉及 大量的计算和分析，如数据挖掘 、模式识别、图像处理等，需要 借助高性能计算和人工智能技术 。
数据安全和隐私保 护
医学信息系统中的数据涉及患者 的隐私和机密信息，必须采取严 格的数据安全和隐私保护措施， 确保数据不被泄露和滥用。
PART 03
数据聚类方法概述
特征选择
从提取的特征中选择出与目标变量相 关性强、对模型贡献大的特征，以降 低数据维度和提高模型性能。
PART 05
基于不同聚类算法的医学 数据聚类实验
实验设计和数据集介绍
实验设计
为了评估不同聚类算法在医学数据上的性能，我们设计了对比实验。实验包括数据预处理、特征提取 、聚类算法应用和结果评估四个主要步骤。
去噪
采用滤波、平滑等技术，消除数 据中的随机误差和噪声。
数据变换和标准化
数据变换
通过数学变换（如对数变换、Box-Cox变换等）改变数据的分布形态，使其更符 合后续分析的要求。
标准化
将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间，以消除量纲和数量级对数据分 析的影响。
特征提取和选择
特征提取
从原始数据中提取出有意义的特征， 如基于医学知识的特征、基于统计学 的特征等。
国内外研究现状及发展趋势
01
国外研究现状
国外在医学信息系统数据聚类方法的研究起步较早，已经形成了较为完
善的理论和方法体系，并且在实践中取得了显著的应用成果。
02
国内研究现状
国内在医学信息系统数据聚类方法的研究相对较晚，但近年来发展迅速
，已经在理论方法和应用实践方面取得了一系列重要成果。
03
发展趋势
基于医学信息学的多组学数据融合分析技术综述
随着技术的不断进步和数据的不断增长，多组学数据融合分析将在未来发挥更加重要的作 用。未来的发展趋势包括开发更高效的数据整合和分析算法、建立更完善的生物信息学数 据库和平台、推动多组学数据在临床医学和精准医学中的应用等。
02
CATALOGUE
医学信息学基础
医学信息学定义与特点
医学信息学定义
06
CATALOGUE
结论
研究成果总结
01
多组学数据融合分析技术的优势
通整合不同组学数据，该技术能够提供更全面、准确的生物标志物和
疾病机制信息，有助于实现精准医学和个性化治疗。
02
现有方法的局限性
目前的多组学数据融合分析方法在处理高维、异质、噪声数据时仍面临
挑战，需要进一步发展新的算法和模型以提高分析的准确性和效率。
基于医学信息学 的多组学数据融 合分析技术综述
目录
• 引言 • 医学信息学基础 • 多组学数据融合分析技术 • 基于医学信息学的多组学数据融合分析应
用 • 挑战与展望 • 结论
01
CATALOGUE
引言
医学信息学概述
医学信息学定义
医学信息学是一门研究生物医学信息 、数据和知识的存储、检索、传播和 应用的跨学科领域。
01
多组学数据分析涉及大量数据的处理和计算，需要高性能计算
资源的支持。
算法性能有待提升
02
现有的多组学数据分析算法在处理大规模数据时性能不足，需
要进一步优化和改进。
云计算和分布式计算技术的应用
03
云计算和分布式计算技术可以提高计算效率和资源利用率，是
多组学数据分析领域的重要发展方向。
跨领域合作与知识共享机制建立
数据结构化处理
数据结构化处理数据结构化处理是指将原始数据按照一定的规则和方法进行整理、组织和管理的过程。
通过数据结构化处理，可以使得数据更易于理解、分析和利用。
本文将从数据结构化的意义、常用的数据结构、数据结构化处理的方法以及数据结构化处理的应用等方面展开讨论。
一、数据结构化的意义数据结构化是对原始数据进行整理和组织的过程，其意义主要体现在以下几个方面：1. 提高数据的可理解性：数据结构化处理可以将数据按照一定的规则和方法进行整理和组织，使得数据的结构更加清晰，易于理解。
通过对数据进行结构化处理，可以将复杂的数据关系和属性进行分类和归纳，使得数据的含义更加明确。
2. 提高数据的可分析性：数据结构化处理可以将原始数据转化为易于分析的形式，便于进行数据挖掘、统计分析等操作。
通过对数据进行结构化处理，可以提取出数据中的关键信息和特征，为后续的数据分析和决策提供支持。
3. 提高数据的可利用性：数据结构化处理可以将数据转化为标准化的格式，便于在不同的系统和应用中进行交互和共享。
通过对数据进行结构化处理，可以将数据转化为可以被其他系统和应用程序所理解和利用的形式，实现数据的共享和集成。
二、常用的数据结构在数据结构化处理中，常用的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等。
这些数据结构可以根据数据的特点和处理需求进行选择和组合，以实现对数据的有效管理和处理。
1. 数组：数组是一种线性数据结构，可以用来存储一组具有相同类型的数据。
通过数组，可以按照下标的方式快速访问和操作数据。
2. 链表：链表是一种线性数据结构，通过节点之间的链接关系来存储数据。
链表可以分为单向链表、双向链表和循环链表等不同类型，可以根据具体的需求选择不同的链表结构。
3. 栈：栈是一种具有特定操作顺序的线性数据结构，遵循先进后出的原则。
栈可以用来实现函数调用、表达式求值等操作。
4. 队列：队列是一种具有特定操作顺序的线性数据结构，遵循先进先出的原则。
队列可以用来实现任务调度、消息传递等操作。
知识图谱在医疗领域的应用和推广
知识图谱在医疗领域的应用和推广一、知识图谱简介知识图谱(Knowledge Graph)是谷歌公司在2012年提出的概念，是一种语义网络，为智能搜索提供更具深度的语义信息。
由于它基于万维网，具有海量数据，能够结构化、可视化表达数据之间复杂的关系，具有更强的语义表达和数据挖掘能力。
二、知识图谱在医疗领域的应用2.1 临床医学应用知识图谱可以用来构建患者病例分析系统、新药研发和治疗方案推荐系统等。
基于病人的症状、体检结果、病史等信息，可以建立一个表示患者健康状态的知识图谱。
通过对医学相关的数据进行语义建模，进而实现对医学知识的表达和挖掘，使医疗助手具备能够触达更广泛、更真实的健康数据并进行组合的能力。
2.2 医学影像分析应用医学影像中有大量的图像数据，但是医生分析缺乏一个标准的方法，因此医生之间的诊断认知存在一定差异。
知识图谱可以将医学影像中的数据结构化，将一些非常规和偶然的发现标准化，可以为医生提供更加准确的诊断工具，降低误诊率和漏诊率。
2.3 医学文本自动化处理应用目前，在大量的医学文本中，包含了丰富的医学知识和信息，但是这些信息分散在不同的病例记录中，而且缺乏完整的语义关系。
知识图谱可以将医学文本之间的语义关系提取出来，实现对医学文本的信息建模和挖掘。
三、知识图谱的推广难点3.1 运维难度知识图谱建设需要消耗大量的人力、物力，需要运维人员的不断维护。
运维难度大，错误率高，需要经常性更新和维护，才能保证知识图谱的准确性和完整性。
运维人员高昂的工资支出和技术投入也会成为一定的负担。
3.2 数据来源困难构建知识图谱需要大量的数据来源，但是在医疗领域由于隐私等原因，患者的病历等信息难以获取。
另外，获取到的信息质量也可能不够高，这些都会影响知识图谱的准确性。
3.3 缺乏业务领域专家知识图谱构建过程中需要有严格的专业知识，而目前缺乏相关领域的专家，这也是构建过程中的一大瓶颈。
四、结论和展望随着人们对医学知识图谱认识的逐渐深入和推广的不断发展，医学领域的各类企业和组织对其应用和发展也会日益密切。
医疗行业 医疗大数据应用解决方案
医疗行业医疗大数据应用解决方案第一章：引言 (2)1.1 医疗大数据概述 (2)1.2 医疗大数据应用的重要性 (2)第二章：医疗大数据采集与存储 (3)2.1 数据采集技术 (3)2.2 数据存储技术 (4)2.3 数据清洗与预处理 (4)第三章：医疗大数据分析与挖掘 (5)3.1 数据挖掘算法 (5)3.1.1 分类算法 (5)3.1.2 聚类算法 (5)3.1.3 关联规则挖掘 (6)3.1.4 时序分析 (6)3.2 医疗数据挖掘应用 (6)3.2.1 疾病预测与诊断 (6)3.2.2 药物疗效评估 (6)3.2.3 个性化医疗 (6)3.2.4 医疗资源优化配置 (6)3.3 医疗数据可视化 (6)3.3.1 折线图 (7)3.3.2 饼图 (7)3.3.3 散点图 (7)3.3.4 热力图 (7)3.3.5 交互式图表 (7)第四章：医疗大数据在临床决策支持中的应用 (7)4.1 临床决策支持系统 (7)4.2 疾病预测与诊断 (7)4.3 个性化治疗方案 (8)第五章：医疗大数据在药物研发中的应用 (8)5.1 药物研发概述 (8)5.2 药物研发数据分析 (8)5.3 药物疗效评估 (9)第六章：医疗大数据在医疗保险中的应用 (9)6.1 保险数据分析 (9)6.2 保险产品设计与优化 (9)6.3 保险理赔管理 (10)第七章：医疗大数据在公共卫生管理中的应用 (10)7.1 公共卫生数据采集 (10)7.2 疾病监测与预警 (11)7.3 公共卫生政策制定 (11)第八章：医疗大数据在医疗资源配置中的应用 (11)8.1 医疗资源分布分析 (11)8.1.1 引言 (11)8.1.2 数据来源与处理 (12)8.1.3 分析方法 (12)8.1.4 分析结果与应用 (12)8.2 医疗资源优化配置 (12)8.2.1 引言 (12)8.2.2 优化目标与策略 (12)8.2.3 优化方法与工具 (13)8.2.4 实例分析 (13)8.3 医疗服务效能评估 (13)8.3.1 引言 (13)8.3.2 评估指标与方法 (13)8.3.3 评估结果与分析 (13)8.3.4 改进策略与建议 (13)第九章：医疗大数据的安全与隐私保护 (13)9.1 数据安全策略 (13)9.2 数据隐私保护技术 (14)9.3 法律法规与政策 (14)第十章：医疗大数据产业发展与展望 (15)10.1 医疗大数据产业发展现状 (15)10.2 医疗大数据产业链分析 (15)10.3 医疗大数据产业发展趋势 (16)第一章：引言1.1 医疗大数据概述信息技术的飞速发展，大数据作为一种新兴的信息资源，已经深入到各行各业。
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医学结构化数据挖掘 医学结构化数据挖掘概述 医学结构化数据产生 •医学结构化数据来源 日常医疗实践，如医学影像处理的PAC S系统、临床检验的LIS系统等信息化管理 系统。 患者角度：登记挂号、就诊、开单检查…
4
医院角度：各科室信息的统计和汇总。 非结构化数据（如手写病历 、检验报告单）经录入可以转化为结 构化数据。 医学结构化数据挖掘
医学结构化数据挖掘 医学结构化数据挖掘的应用研究 文献数据库的数据挖掘 大量的中医药信息的流失影响中医药学 的发展建设中医药科技信息数据库、实现 “数字中医学”。 目前，国内外已建成的中医药相关数据 库有近百个，以文字描述性数据库为主。
12
医学结构化数据挖掘
方便了研究。 周连菊等建立的“《黄帝内经》计算 机检索数据库系统”； 南京中医药大学研制出的“针 灸腧穴文献资料检索系统”； 上海中医药大学研制的“《针 灸大全》检索系统”；
医学结构化数据挖掘
3）开发面向中医药方剂的数据挖掘平台 如浙大设计和开发的面向中医药方剂的数 据挖掘平台。
医学结构化数据挖掘
方剂选择系统 面向中医药方剂的数据 挖掘平台
数据规范加工以及预 Байду номын сангаас理系统
高频分析系 统 关联规则分 析系统 聚类/分类 分析系统 挖掘算法性 能评价系统
挖掘算法系统
23
医学结构化数据挖掘 中医证候分析
— 第 10 章— 数据挖掘
数据挖掘在医学中的应用
2018年8月3日星期五
医学数据仓库与数据挖掘
1
第十章 医学数据挖掘
• 医学结构化数据挖掘 医学结构化数据挖掘概述 医学结构化数据挖掘的应用研究 • 医学文本数据挖掘 文本数据挖掘概述 医学文本数据挖掘的应用研究
2
医学数据挖掘 医学数据挖掘面向整个医学数据库或医学 信息集合提供知识和决策，是医疗决策支持系 统的重要组成部分。 • 医学数据 结构化医学数据：数据结构明确、内容经整 理可有效存储和处理。如医学病历。 非结构化医学数据：本身无规范结构、内容 较复杂。如医学多媒体数据、文本数据等。
医学结构化数据挖掘
（4）中医药信息化研究 对古语言和纯文本为主的中医药理论和实 践进行结构化解释，促进中医药信息结构化、 中药临床功效的规范化和标准化。 方剂数据库中的数据挖掘 （1）探讨复方配伍规律 如姚美村等人用关联规则分析技术对治疗 消渴病的中药复方配伍的科学内涵进行探索性 分析研究，建立复方特征数据库。 20
医学结构化数据挖掘 陕西中医学院研制的“针灸甲乙经通检系 统”； 中国中医研究院研制的“ACULARS针灸文 献检索系统”。
为研究中医古籍提供了快捷的浏览和检索 手段，方便了我们对中医古籍的研究。 14
医学结构化数据挖掘 医院信息管理系统中的数据挖掘 从完整的病案信息取得统计原始数据， 为医疗管理及主管部门的决策提供前瞻性资 料。 案例： 刘丹红等人用上呼吸道感染病例的病案 首页数据和决策树分析法建立病情危重度分 类评价模型； 15
医学结构化数据挖掘 混乱数据中提取知识。 挖掘对象：存储于HIS的大量病案数据 为医生提供极具价值的知识，优化传统医 疗方案。 HIS=MIS+CIS HIS：医院信息管理系统； 8
医学结构化数据挖掘
MIS：管理信息系统处理医院内部管理方 面 CIS：临床信息系统处理以患者为中心 的一系列相关信息
医学结构化数据挖掘
利用贝叶斯神经网络找出抗精神病药物 与心肌炎和心脏病发作的关系； 粗集理论用于肺癌的诊断、宫颈癌病变 的检测等。 常用数据挖掘方法有很多种，它们 分别从不同侧面、不同角度反映事物的本 质：
医学结构化数据挖掘
统计分析和可视化技术：挖掘不同疾病在不 同年龄段的至于时间、治愈率、平均费用等； 不同疾病的地区分布情况等。 决策树、神经网络、粗糙集等：对病历记录 挖掘，构造相应疾病的分类模型，并对每种 疾病找出效果较好的治疗方案。 关联规则：挖掘哪些疾病并发的可能性较高， 某些疾病与年龄、性别、居住地、 17
医学结构化数据挖掘 （2）药对研究 方剂配伍规律的研究需在药对研究的基础上 从简到繁进一步深化； 高频用药组合分析是对药对分析的扩展。 如浙江大学用Apriori算法对三 个数据库中的方剂进行高频用药的知识发现 和比较，与中国中医药对数据库中收录的药 对进行对比分析，得到一系列实验结果。 （ 21
（1）辨证论治思维模式多元化遣方用药模式 利用数据挖掘技术分析病、证、方、药之间 的关系和规律，从药方证病的关系分析其制方的 思维模式。 （2）对中医证候进行聚类挖掘，寻找与某些症状相 似的证候。 （3）建立和使用针对特殊问题的概化模型 基于数据建模建立智能决策支持系统，加速 中医药现代化、规范化和知识化进程。
医学结构化数据挖掘
职业、生活习惯等的关系。 序列模型挖掘：病人的病情发展情况预 测。 中医药领域的数据挖掘 （1）寻找新药先导化合物
医学结构化数据挖掘
随机筛选与意外发现定向挖掘 用数据挖掘去寻找先导化合物，指导中药新 药的研究和开发，缩短中药研究开发的周期。 （2）开发中药复方 经验开发模式数据挖掘和KDD技术开 （3）研究中药指纹图谱 用数据挖掘技术去发现和解析中药指纹图谱 潜在信息，评价和控制中药质量及研究中药 定量组效之间的关系。 19
医学结构化数据挖掘 中医学结构化数据存在形式：文献数据库、临 床数据库。 下面从三方面介绍医学结构化数据挖掘： –中医药文献数据库 挖掘对象：包含于中医药古籍文献以及 当前的研究文献中的海量中医药数据。提 取知识。
6
医学结构化数据挖掘
辛亥革命以前: 中医药学古籍文献13000多 种 辛亥革命以后: 中医药图书12000多种，中 医期刊230多种 1987~2003年发表：中医药文献530700 篇 –医院信息管理系统 医生诊病问题：个人临床经验有限，难以 从复杂
医学结构化数据挖掘
挖掘示例：从CIS数据库分析某种疾病治疗过 程中诱发其他疾病的概率与时间的关系等。
–方剂数据库 挖掘对象：医药复方。挖掘隐含于复 方的对疾病认识和治疗的科学规律，补充
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医学结构化数据挖掘
中医药专家系统知识库。 复方新药的经验开发模式：根据自身 知识与经验组方临床验证疗效好药 理学、中药化学研究。 复方新药的新开发模式：利用数据挖 掘和KDD技术开发研制中药复方。